AIビッグモデル、Bソフトウェアに殺人？

出典: テクニカル リーダーシップ

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

最近は「百モデル戦争」が本格化しており、大手テクノロジー企業が独自の汎用モデルや業界の特性を組み合わせた業界モデルを投入している。テクノロジー産業の隆盛は、人々が主要工場における解雇の波のすさまじさを一時的に忘れさせさえした。

このインダストリー モデルは前例のない注目を集めており、To B 業界における人工知能の応用がさらに深まることを意味します。

大規模なインダストリ モデルを使用することで、企業は自社のビジネス ニーズを満たす独自のモデルをより簡単に構築でき、作業効率と品質を向上させ、コストをさらに削減できます。同時に、大規模なインダストリ モデルの使用は、企業がデジタル変革をより適切に実現し、競争力と市場での地位を向上させるのにも役立ちます。

このニュースが発表されるやいなや、これらの toB ソフトウェア メーカーは黙ってはいられず、B エンド ソフトウェアに対する障壁はどこにあるのか、と自らの魂に問いかけなければなりませんでした。

**AI のビッグモデルが襲来、生死を分ける toB ソフトウェアはどれですか? **

1. データ分析

BI（ビジネスインテリジェンス）などのデータ分析ソフトウェアは、企業の経営や意思決定において重要な役割を果たしています。このタイプのソフトウェアは、大量の内部データと外部データを処理、分析、視覚化して、企業がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにします。しかし、大規模モデル技術の継続的な開発により、一部の AI プラットフォームは、企業のニーズをより適切に満たす、よりインテリジェントなデータ分析および予測サービスを提供し始める可能性があり、この種のデータ分析ソフトウェアがリスクに直面することは間違いありません。代用の。

2. 標準プロセスクラス

大規模モデルの強力なデータ処理および学習機能により、大量のオフィス データの学習と分析を通じて、明確なルールに基づいて反復性の高いタスクを自動的に処理できるため、単純な反復的ではあるが時間と労力のかかる手動処理を回避できます。 。したがって、高度に標準化されたすべての職種と同様に、OA (オフィス オートメーション)、業務承認フロー、マーケティング オートメーションなどの標準的なプロセス ソフトウェアも置き換えられる脅威に直面しています。

たとえば、OA システムでは、メールの分類やファイルのファイリングなど、日常的なオフィス プロセスの一部を AI で自動化できます。業務承認プロセスにおいて、AIによる申請内容の自動審査・分類により承認プロセスの高速化とプロセスの効率化を実現します。マーケティングオートメーションでは、AIラージモデルがユーザーの行動を自動分析・予測することで自動マーケティングや正確なレコメンデーションを実現し、コンバージョン率を向上させることができます。

第三に、実行の自動化

RPA (ロボティック プロセス オートメーション) は、ソフトウェア ロボットと人工知能 (AI) に基づいたビジネス プロセス オートメーション テクノロジであり、高度で明確に定義されたタスクを人間の労働力に置き換えます。例えば、金融分野では会計処理やデータ入力、請求書の検証などの業務を自動で実行でき、顧客サービス分野では自然言語処理技術により顧客のメールへの自動返信やクレーム対応が可能です。

しかし、複雑で変動性の高いプロセスに対応できない、人間の意思決定や判断が必要な業務はRPAに向いていないなど、RPAの欠点も明らかです。さらに、RPA には構成とプログラミングが必要なため、技術的な敷居が高く、コストがかかる場合があります。

AutoGPT は、自然言語処理と機械学習テクノロジーに基づいて、これらの問題を完全に回避し、人間の作業を自動的に理解、学習、模倣できるため、一部の RPA 製品の機能を置き換えることができます。

したがって、将来的には、RPA は常に AI の機能を組み合わせて製品を反復する必要があります。そうしないと、そのような知性の低い自動実行ロボットは簡単に「人気がなくなる」でしょう。

4. ライトコンサルティングサービスソフトウェア

このタイプのソフトウェアは、企業が業界の動向、市場動向、競争条件を理解し、意思決定をサポートするのに役立ちます。しかし、AI テクノロジーの発展により、ビッグモデルがインテリジェントな業界分析とコンサルティング サービスを提供する方が実際にはより便利になりました。

したがって、将来的にはソフトウェアだけでなく、軽コンサルティング業界全体がAI大型モデルの影響を受ける最も大きな打撃を受ける領域となるでしょう。

5. 従来の教育用ソフトウェア

英語トレーニングやプログラミング教育などの従来のオンライン教育ソフトウェアと比較して、AI には次のような明らかな利点があります。

1. 自動指導: AI 大型モデルは、よりパーソナライズされた正確な指導コンテンツを提供するための指導計画を自動的に生成し、それによって手動指導への依存を軽減します。

2. インテリジェントなフィードバック: AI 大型モデルは、生徒の学習状況と進捗状況をリアルタイムで監視し、タイムリーなフィードバックと提案を提供して、生徒が知識とスキルをよりよく習得できるようにします。

3）カスタマイズされた学習パス：AI大型モデルは、生徒の個別のニーズと学習進度に応じて学習パスをカスタマイズでき、より柔軟で多様な学習方法を提供します。

4）インテリジェントな評価：AI大型モデルは生徒の学習成果を自動的に評価し、より客観的で正確な評価結果を提供することで、生徒が自分の学習の進捗状況とレベルをよりよく理解できるようにします。

この観点から、教育に関するいくつかのつながりがわかりやすく取り上げられていますが、オンライン教育にはどのような未来があるのでしょうか?

**AI に簡単に置き換えられない toB ソフトウェアはどれですか? **

1. 複雑なビジネス管理ソフトウェア

ERP (Enterprise Resource Planning)、WMS (Warehouse Management System)、TMS (Transportation Management System) などの複雑な経営管理ソフトウェアは、ビジネスにおいて重要な役割を果たしています。このタイプのソフトウェアは、企業がリソースの最適な割り当て、購入、販売、在庫の管理、輸送プロセスの監視を実現するのに役立ちます。しかし、複雑な業務管理ソフトウェアは、多くの場合、大量のデータと複雑なプロセスを処理する必要があり、企業の実際の状況に基づいてカスタマイズする必要があります。 AI技術はある程度の補助的な機能を提供することはできますが、それらのソフトウェアを完全に置き換えることは困難です。

2. データが少ないソフトウェア

精密製造、ディスクリート製造、その他の産業用ソフトウェア、新薬研究開発管理ソフトウェア、機器生産管理ソフトウェア、その他の産業用管理ソフトウェアなどの一部の産業用ソフトウェアは、通常、大量のデータと複雑なアルゴリズムを処理する必要があります。これらのソフトウェアのデータとアルゴリズムは、多くの場合、少数の企業のみが保有できる希少なリソースです。また、専門性の高いデータや知識の処理には依然として人間の専門知識や経験が重要な役割を果たしており、AIの大型モデルに完全に代替されることは困難です。

3. 業界管理ソフトウェア

新薬の研究開発管理ソフトウェアや設備生産管理ソフトウェアなどの業界管理ソフトウェアは、特定の業界で重要な役割を果たしています。このタイプのソフトウェアは、企業が研究開発、生産、品質、材料管理の標準化、フロー、標準化を実現するのに役立ちます。異なる業界のビジネスおよび管理モデルは大きく異なり、これらのソフトウェアは通常、複雑な業界のルールや知識に対処する必要があるためです。そのため、AI技術では業界ごとに汎用的な業界管理ソフトウェアを開発することは困難です。

上記を踏まえると、人間の立場であれ、ソフトウェアであれ、AI に置き換えることが容易ではないものはすべて、実は高度に専門的で、複雑で、技術的でインタラクティブなものであることがわかります。しかし、将来的にこれらのソフトウェアが生き残り、より良く発展したいのであれば、より効率的で正確なサービスを共同で提供するために、AI の大型モデルと協力および統合する必要があります。

**AI の時代、toB ソフトウェアは課題にどのように対処しますか? **

1. AI 大型モデルを組み合わせて製品を再構築する

昨年末以来、ChatGPT と Wenxin Yiyan に代表される大規模言語モデルが、世界の情報技術分野で新たな革命を主導してきました。新しい波が押し寄せ、AI が未来を再構築し、何千もの業界が新たなチャンスをもたらします。

この新たな機会の下で、百度は複数回声明を発表し、AIの大規模モデルを使用してすべての製品を再構築する予定です。

製品の改造は、AI 大型モデルと組み合わせ、人工知能技術の支援を通じて、製品のインテリジェンスとパーソナライゼーションを向上させ、さらには独自の製品を再構築することです。

たとえば、toB ソフトウェア業界では、自然言語処理や機械学習などのテクノロジーを使用して、インテリジェントな顧客サービスやインテリジェントなレコメンデーションなどの機能を実現し、ユーザー エクスペリエンスや製品価値を向上させることが検討できます。

2 番目に、ウィンドウ期間を利用して、トラックの位置を変更して切り替えます

ウィンドウ期間を利用して、製品やサービスの位置付けを変更し、より有望な軌道に切り替えます。変化し続ける時代においては、どの製品も、どの業界も常緑樹にはなり得ず、立ち止まっていては衰退を加速させるだけですので、適切な時期に思考戦略を切り替え、新たな軌道に踏み出しましょう。そこに新しい命が入ります。たとえば、toB ソフトウェア業界は、より多くの開発機会を得るために、自社のニーズや開発戦略に基づいて、クラウド コンピューティング、ビッグ データ、人工知能などの新興分野への参入を検討することもできます。

3. AIモデルのサービス提供、水とシャベルの販売

AI 大型モデルが to B ソフトウェアの市場シェアを徐々に侵食していることは否定できない事実です。ただし、それはソフトウェアが無力で、ただ放置されて死んでしまうという意味ではありません。実際、これらのソフトウェアは、成熟した技術、安定したパフォーマンス、豊富な機能など、多くの面でまだ利点を持っています。

もちろん、実際に自社の製品が AI に包囲され、立ち往生しており、短期間で変革の出口がないのであれば、おそらく、できるだけ早く立ち止まって、別の分野でビジネスを立て直す必要があるでしょう。方向。

たとえば、AI の大規模モデルにデータのラベル付け、トレーニング、最適化などのサービスや、関連するハードウェア デバイスやソフトウェア ツールを提供することを検討してください。

本当に、それは恥ずかしいことではありません。

水、鍋、スコップを売る仕事は、それほど高級なものではないように見えますが、確かに需要は高く、これらを乗り切ることができれば、すぐにお金を稼ぐことができます。

お金を手に入れたら、AI技術の発展に位置するように、ビジネスモデルの変革とアップグレードをゆっくりと検討してください。

本質的に、大規模モデルは他のプラットフォームやソフトウェアと同様のツールです。すべての企業は、AI 大型モデルの開発に細心の注意を払い、その応用分野を積極的に探索し、AI 大型モデルと連携する方法を模索する必要があります。それをうまく利用できる限り、あなたはそれによって破壊されたり害を受けたりすることはなく、むしろ恩恵を受けるでしょう。